異常事件靠人巡
盜伐、偷獵、火點、違建靠人工巡護和熱心市民舉報，發現晚、覆蓋不全。
Solution · 智慧生態
生態監測與預警體系，
讓保護區有一個數字孿生。
面向自然保護區、濕地、林業、環保監管的智慧生態方案。把傳感器、遙感、視頻、巡護上報四類數據拉齊到中台，結合行業模型給出可解釋的指標與告警 — 專家不再被無效告警淹沒。
Pain Points · 生態痛點
發現晚、數據散、AI 講不清。
生態保護數字化的三件麻煩事。AI + 中台能把這三件事一起解掉。
多源數據散在多個系統
傳感器、遙感衞星、視頻、巡護員上報數據各自為政，做趨勢分析靠 Excel。
AI 給的告警講不清
傳統 CV 告警「這是異常」但解釋不了為什麼；專家審核工作量大。
Data Sources · 四類數據源
把保護區所有數據搬到同一個中台。
傳感器、遙感、視頻、巡護上報 — 四類數據接入後可被關聯查詢和綜合分析。
地面傳感器
温度、濕度、PM、噪聲、水質、土壤傳感網絡的實時接入。
- LoRa / NB-IoT 接入
- 斷點續傳與離線緩存
- 傳感器健康自檢
遙感衞星
Sentinel / 高分系列遙感數據按需調度，做植被覆蓋、火點、變化檢測。
- 近實時影像下載
- NDVI / 火點 / 變化檢測
- 時序對比與異常標註
視頻流 / 紅外相機
保護區監控、紅外相機的人、車、動物自動識別與異常事件分類。
- 多目標檢測
- 野生動物物種識別
- 可疑行為分類
巡護員上報
巡護員 App 上報位置、照片、文字描述，全自動歸檔與質量評估。
- 移動端 App 上報
- AI 輔助分類
- 地理位置自動校準
Solution Blocks · 四大模塊
監測中台 / 可解釋預警 / 行業建模 / 看板彙報。
不是隻搞一個聊天助手。這四個模塊由同一份數據、同一套身份串起來，保護區只需要一份合同。
全域監測中台
把所有數據源拉齊到一箇中台，建立保護區的「數字孿生」，所有數據可查、可關聯、可分析。
可解釋預警體系
AI 給出告警時附帶推理鏈：哪些數據觸發了、為什麼、歷史相似案例是什麼。專家審核效率顯著提升。
行業建模與指標
針對林業、濕地、海洋、野生動物的垂域模型與指標體系，不是套通用 CV。
運營看板與彙報
保護區運營看板 + AI 生成的周 / 月 / 年彙報，對接林業局、環保部門的上報口徑。
Product Matrix · 用到哪些產品
方案背後是 AI-OS + AiDo + 私有云。
AI-OS
提供數據接入、向量索引、行業模型評測、Agent 治理、看板基礎能力。
AiDo Studio + AiDo
巡護助手、告警審核 Agent、彙報生成 Agent，按保護區場景持續迭代。
數科智雲
保護區機房 / 政務雲部署，敏感地理數據不出域。
Delivery · 落地節奏
四步走，從診斷到持續運營。
保護區診斷
和林業局 / 保護區管理處一起摸清現有傳感器、遙感、視頻、巡護數據現狀，圈定首批場景。
約 2-3 周
數據接入與中台搭建
把傳感器、遙感、視頻、上報數據統一接到 AI-OS 中台，建立數字孿生與基礎指標。
約 4-6 周
首批 AI 應用上線
先上「紅外相機野生動物識別」或「火點變化檢測」等單一場景，跑 1-2 個月看效果。
約 6-8 周
擴量與持續運營
加入全域監測、可解釋預警、彙報生成；按月做數據覆盤與下季度路線。
持續
FAQ · 常見問題
對接、識別準確率、合規、海外衞星 — 幾個常被問的點。
傳統的 CV 告警系統能不能保留？
可以。我們提供與主流林業 / 環保 IoT 平台、視頻管理平台的對接 API。AI-OS 既可以做「上層智能化」插到現有平台旁，也可以做下一代統一中台。
野生動物物種識別準確率多少？
需要場地數據訓練。通用模型對常見物種（鳥、鹿、熊、虎、豹等）準確率較高（>90%），但瀕危 / 區域性物種需要現場採樣訓練。我們提供從數據採集到模型上線的完整流程。
敏感地理位置數據能在公有云上跑嗎？
原始位置數據強烈建議走私有云。我們可以把 AI-OS 與 AiDo 部署到保護區機房或省級政務雲，公網入口只暴露脱敏後的指標與可視化。
可以接入海外衞星數據嗎（Sentinel 等）？
可以。Sentinel、Landsat 等開放遙感數據已經做了適配，也可以接入國產衞星（高分、資源系列）。商業遙感數據可按需採購對接。